OpenAI मॉडल बैंकों को COBOL से माइग्रेट करने में मदद

OpenAI का कहना है कि उसके मॉडल अब COBOL, Fortran और Visual Basic सहित पुरानी प्रोग्रामिंग भाषाओं में लिखे सॉफ़्टवेयर को बनाने और माइग्रेट करने में बेहतर हो गए हैं। कंपनी का ध्यान दिलाना है कि दुनिया के 40 प्रतिशत बैंक अब भी COBOL सिस्टम पर निर्भर हैं। नई भाषाओं में माइग्रेशन की लागत लाखों से लेकर सैकड़ों मिलियन डॉलर तक हो सकती है और इसमें काफ़ी समय लग सकता है।

दबाव इसलिए बढ़ रहा है क्योंकि COBOL पर काम करने वाले प्रोग्रामर कार्यबल से बाहर हो रहे हैं। COBOL का उपयोग करने वाले बैंकों को आने वाले कुछ वर्षों में माइग्रेट करना होगा। OpenAI ने कहा कि उसकी COBOL क्षमताओं में सुधार डेवलपर्स और एंटरप्राइज़ ग्राहकों की प्रतिक्रिया से निर्देशित हैं।

प्रगति मापने के लिए, OpenAI ने Multi Lang Bench नामक एक मूल्यांकन सूट बनाया है, जो मॉडलों से एक निर्दिष्ट प्रोग्रामिंग भाषा में SQLite-संगत डेटाबेस इंजन बनाने को कहता है। कंपनी के अनुसार, GPT-6 Astra का 20 भाषाओं में औसत टेस्ट पास रेट 87.4 प्रतिशत था, जबकि GPT-5.6 Sol का 26.8 प्रतिशत था। COBOL अब भी सबसे कठिन भाषा बनी रही, जहाँ Astra का पास रेट 72 प्रतिशत रहा।

OpenAI ने यह भी परखा कि क्या मॉडल COBOL प्रोग्रामों को C++, Java, Kotlin, Python या Rust में उनके व्यवहार को बनाए रखते हुए माइग्रेट कर सकते हैं। सटीकता मायने रखती है क्योंकि बैंकिंग सॉफ़्टवेयर को अतिरिक्त दशमलव अंकों वाली संख्याओं के राउंडिंग और लापता रिकॉर्ड जैसे विवरण संभालने होते हैं। GPT-6.1 Sol ने उच्च रीज़निंग प्रयास पर सबसे अधिक 97.9 प्रतिशत सटीकता हासिल की, और कम रीज़निंग प्रयास पर 86.6 प्रतिशत। OpenAI ने स्वीकार किया कि माइग्रेशन तभी सफल होता है जब "सभी टेस्ट पास" हों, और कहा कि इस तकनीक को प्रोडक्शन सॉफ़्टवेयर पर लागू करने के लिए अब भी विशेषज्ञ समीक्षा और सिस्टम के बिज़नेस नियमों व निर्भरताओं के विरुद्ध परीक्षण ज़रूरी है।

स्रोत: Engadget · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित